SparkStreaming性能调优大全！
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一、日志已满：
spark.executor.logs.rolling.maxSize
下面三个日志rolling参数记得设置：
spark.executor.logs.rolling.strategy size
spark.executor.logs.rolling.maxSize 134217728 #default byte
spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles
下面是spark1.6的源码：
[spark] RollingFileAppender {
= = = = = = (* ).toString
= =二、Spark Streamingz对Kafka的Offset进行管理
zookeeper.session.timeout.ms
一般跳大3~5倍。
http://geeks.aretotally.in/spark-streaming-kafka-direct-api-store-offsets-in-zk/
http://www.tuicool.com/articles/vaUzquJ
[spark] SparkCuratorUtil Logging {
= = = = (
conf: SparkConfzkUrlConf: = ): CuratorFramework = {
ZK_URL = conf.get(zkUrlConf)
zk = CuratorFrameworkFactory.newClient(ZK_URLExponentialBackoffRetry())
zk.start()
zk
}三、 spark.task.maxFailures
默认4，调整10左右
TaskSetManagerSuite SparkFunSuite LocalSparkContext Logging {
TaskLocality.{}
= SparkConf
= .getTimeAsMs()
= () {
.beforeEach()
FakeRackUtil.cleanUp()
}
test() {
sc = SparkContext()
sched = FakeTaskScheduler(sc())
taskSet = FakeTask.createTaskSet()
clock = ManualClock
manager = TaskSetManager(schedtaskSetclock)四、spark.streaming.kafka.maxRetries
默认1，调成3或者5
五、Spark Streaming连接Kafka用Direct方式。
六、怎么调优？入口在哪？
答案就是Spark配置参数的地方：
1. $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 脚本上配置。 配置格式如下：
export SPARK_DAEMON_MEMORY=1024m
2. 编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx”）语句设置相应系统属性值)，
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("CountingSheep")
.set("spark.executor.memory", "1g")
val sc = new SparkContext(conf)
3、即在spark-shell下和spark-submit下配置
如：Scala> System.setProperty("spark.akka.frameSize","10240m")
System.setProperty("spark.rpc.askTimeout","800")
./bin/spark-submit --name "My app"
--master local[4]
--conf spark.shuffle.spill=false
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps"
myApp.jar
spark-submit也会从默认配置文件conf/spark-defaults.conf里选取配置项，格式如下：
spark.master spark://iteblog.com:7077
spark.executor.memory 512m
spark.eventLog.enabled true
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
（一）环境变量spark-env.sh配置项
SCALA_HOME #指向你的scala安装路径
MESOS_NATIVE_LIBRARY #如果你要在Mesos上运行集群的话
SPARK_WORKER_MEMORY #作业可使用的内存容量，默认格式1000M或者 2G (默认: 所有RAM去掉给操作系统用的1 GB);每个作业独立的内存空间由SPARK_MEM决定。
SPARK_JAVA_OPTS #添加JVM选项。你可以通过-D来获取任何系统属性
eg: SPARK_JAVA_OPTS+="-Dspark.kryoserializer.buffer.mb=1024"
SPARK_MEM #设置每个节点所能使用的内存总量。他们应该和JVM‘s -Xmx选项的格式保持一致（e.g.300m或1g）。注意：这个选项将很快被弃用支持系统属性spark.executor.memory，所以我们推荐将它使用在新代码中。
SPARK_DAEMON_MEMORY #分配给Spark master和worker守护进程的内存空间(默认512M)
SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS #Spark master和worker守护进程的JVM选项（默认：none)
（二）System Properties
spark.akka.frameSize: 控制Spark中通信消息的大容量 （如 task 的输出结果），默认为10M。当处理大数据时，task 的输出可能会大于这个值，需要根据实际数据设置一个更高的值。如果是这个值不够大而产生的错误，可以从 worker的日志 中进行排查。通常 worker 上的任务失败后，master 的运行日志上出现”Lost TID: “的提示，可通过查看失败的 worker 的日志文件($SPARK_HOME/worker/下面的log文件) 中记录的任务的 Serialized size of result 是否超过10M来确定。
spark.default.parallelism: 控制Spark中的分布式shuffle过程默认使用的task数量，默认为8个。如果不做调整，数据量大时，就容易运行时间很长，甚至是出Exception，因为8个task无法handle那么多的数据。 注意这个值也不是说设置得越大越好。
spark.local.dir：Spark 运行时的临时目录，例如 map 的输出文件，保存在磁盘的 RDD 等都保存在这里。默认是 /tmp 这个目录，而一开始我们搭建的小集群上 /tmp 这个目录的空间只有2G，大数据量跑起来就出 Exception （”No space left on device”）了。
如何如何查看已配置好并生效的参数？
通过webui来进行查看，http://master:4040/
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